3D ЭЭГ и клинические признаки смерти мозга. Предварительное сообщение

Под смертью мозга понимается обратимое или необратимое повреждение головного мозга, включая его ствол. Современные рекомендации по диагностике смерти мозга опираются на данные клинического обследования, включающие объективные признаки комы, отсутствие стволовых рефлексов и положительный тест на апноэ. Нейрофизиологическое тестирование с использованием электроэнцефалографии (ЭЭГ) и вызванных потенциалов (соматосенсорных и слуховых стволовых) могло бы помочь в окончательном диагностическом заключении о смерти мозга, но диагностическая точность указанных методов в последние годы является предметом многочисленных обсуждений. В данной статье представили результаты количественной оценки сигналов ЭЭГ с помощью трехмерного картирования мозга (3D КM) как нового инструмента выяснения взаимосвязи между  коэффициентами когерентности при поперечном и передне-заднем сканировании и «вейвлет-преобразовании», а также поставили вопрос о том, может ли визуализация репрезентативных сигналов ЭЭГ с помощью 3D КМ улучшить информативность количественной оценки сигналов ЭЭГ при определении смерти мозга.

Цель работы — предоставить последнюю информацию об имеющихся доказательных данных и нерешенных вопросах в отношении использования ЭЭГ для определения смерти мозга и инициировать дискуссию о применении ЭЭГ для повышения эффективности стратегий трансплантации.

Результаты. Проанализировали записи ЭЭГ 10 пациентов, поступивших для проведения сердечнолегочной реанимации в период с сентября 2017 г. по август 2018 г. Данные пациентки, Ж. М., 33 лет, перенесшей геморрагический шок (август 2018 г.), проанализировали подробно. Оценили динамику количественных показателей ЭЭГ по изображениям и изменения клинической картины смерти мозга до и после внутривенного введения амантадина сульфата, который применяли для оживления головного мозга. Результаты продемонстрировали способность мозга к сохранению жизнеспособности, при этом причиной биологической смерти мозга стала сердечная недостаточность.

Заключение. Получили обнадеживающие данные, позволяющие предполагать возможность выживания мозга при коме и демонстрирующие способность мозга сохранять такое функциональное состояние, которое может явиться основой для успешной социальной адаптации.

1. Wijdicks E.F. Brain death worldwide: accepted fact but no global consensus in diagnostic criteria. Neurology. 2002; 58: 20–25.

2. A definition of irreversible coma. Report of the Ad Hoc Committee of the Harvard Medical School to examine the definition of brain death. JAMA. 1968; 205 (6): 337–340. PMID: 5694976.

3. Wijdicks E.F. Determining brain death in adult. Neurology. 1995; 45 (5): 1003–1011. DOI: 10.1212/wnl.45.5.1003. PMID: 7746373.

4. Taylor R.M. Reexamining the definition and criteria of death. Neurology. 1997; 17 (3): 265–270. DOI: 10.1055/s-20081040938. PMID: 9311069.

5. Schneider S. Usefulness of EEG in the evaluation of brain death in children: the cons. Electroencephalography Clin Neurophysiol. 1989; 73 (4): 276–278. DOI: 10.1016/00134694(89)90105-3. PMID: 2477213.

6. Bente D. Vigilanz, dissoziative vigilanzverschiebung und insuffizienz des vigilitätstonus. In: Begleitwirkung und mißerfolge der psychiatrischen pharmakotherapie. Edited by: Kranz H., Heinrich K. Stuttgart: Thieme; 1964: 13–28.

7. Lee S.-Y., Kim W.-J., Kim J.-M., Kim J., Park S., the Korean Society of Clinical Neurophysiology Education Committee. Electroencephalography for the diagnosis of brain death. Ann Clin Neurophysiol. 2017; 19 (2): 118–124. DOI: 10.14253/ACN.2017.19.2.118.

8. Sániová B. Drobný M.,Kneslová Ľ., Minarik M. The outcome of patients with severe head injuries treated with amantadine sulphate. J Neural Transm (Vienna). 2004; 111 (4): 511–514. DOI: 10.1007/s00702-004-0112-4. PMID: 15057520.

9. Buzsáki G., Draguhn A. Neuronal oscillations in cortical networks Science. 2004; 304 (5679): 1926–1929. DOI: 10.1126/science.1099745. PMID: 15218136.

10. Ravinder J., Crawford M.W. Layers of human brain activity: a functional model based on the default mode network and slow oscillations. Front Hum Neurosci. 2015; 9: 248. DOI: 10.3389/fnhum.2015.00248. PMID: 25972806.

11. Krajča V., Mohylová J. Číslicové zpracování neurofyziologických signálů. 1 vyd. Vydavateľ. České vysoké učení technické v Praze; 2011: 168.

12. Jombík P., Drobný M., Sániová B., Fischer M., Kaderjaková P., Lajčiaková M., Bakošová E., Drobná E., Bob P., Nosáľ V. Some quantitative EEG features in default mode resting state network under general anaesthesia. Neuro Endocrinol Lett. 2017; 38 (4): 261–268. PMID: 28871712.

13. Birn R. M., n Diamond J.B., Smith M.A., Bandettini P.A. Separating respiratory-variation-related fluctuations from neuronal-activity-related fluctuations in fMRI. NeuroImage. 2006; 31 (4): 1536–1548. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2006.02.048. PMID: 16632379.

14. Raichle M.E., Snyder A.Z. A default mode of brain function: a brief history of an evolving idea. NeuroImage. 2007; 37 (4): 1083–1090. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2007.02.041. PMID: 17719799.

15. Buckner R.L., Andrews‐Hanna J.R., Schacter D.L. The brain's default network anatomy, function, and relevance to disease. Ann N Y Acad Sci. 2008; 1124: 1–38. DOI: 10.1196/annals.1440.011. PMID: 18400922.

16. Brewer J.A., Worhunsky P.D., Gray J.R., Tang Y.-Y., Weber J., Kober H. Meditation experience is associated with differences in default mode network activity and connectivity. Proc Natl Acad Sci USA. 2011; 108 (50): 20254–20259. DOI: 10.1073/pnas.1112029108. PMID: 22114193.

17. Fox M. D., Snyder A. Z., Vincent J. L., Corbetta M., Van Essen D. C., Raichle M. E. The human brain is intrinsically organized into dynamic, anticorrelated functional networks. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2005; 102 (27): 9673–9678. DOI: 10.1073/pnas.0504136102. PMID: 15976020.

18. Machado C. Cuba’s contribution in the diagnosis of brain death/death by neurologic criteria. Clin Neurol Neurosurg. 2021; 206: 106674. DOI: 10.1016/j.clineuro.2021.106674. PMID: 33984754.

19. Ivakhnenko Yu.I., Babayev B.D., Ostreikov I.F. Changes in EEG and bispectral index in children during inhalation anesthesia. General Reanimatology/Obshchaya Reanimatologya. 2011; 7(3): 50–55. (in Russ.).